【摘 要】
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针对遗传算法(GA)的早熟收敛和随机变异导致不可行路径的问题,提出一种用于机器人路径规划的改进遗传算法。采用一种新的变异算子,根据总体适应度调整突变节点,保证突变产生
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海立信会计金融学院统计与数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673257,11501367),上海工程技术大学模式识别与智能系统学科建设项目(2018xk-B-09),上海工程技术大学研究生科研创新资助项目(17KY0209)
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针对遗传算法(GA)的早熟收敛和随机变异导致不可行路径的问题,提出一种用于机器人路径规划的改进遗传算法。采用一种新的变异算子,根据总体适应度调整突变节点,保证突变产生可行路径,从而提高种群多样性,避免过早收敛。首先,采用栅格法建立机器人路径规划模型。其次,优化初始种群,得到不包含与障碍物相交的初始种群。最后,在适应度函数中引入惩罚函数系数,对不可行路径给予高惩罚,确保算法工作在可行路径。仿真结果表明:所提算法不仅优于传统遗传算法,还优于某些改进的遗传算法。并且可以在静态、动态环境下实现全局和局部路径规划,
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